资源管理：企业应有明确的战略规划和资金管理制度，能够持续进行设备的数字化改造，并通过信息化手段实现设备状态管理。
运营管理：企业应通过信息系统实现生产实际情况、制造情况、过程管理情况以及各部门发生费用成本及生产成本的数据共享和准确核算。
工艺管理（生产配方）：通过信息系统实现配方全过程管理，强化生产设备采集监控，并与品质共享信息。
设备生命周期管理（物联网）：通过物联网信息系统，实现设备数据与企业信息系统相结合的综合管理，实现针对设备全生命周期的感知系统管理。
物流管理：实现出库和运输过程的整合，实现多式联运，物流信息能够推送给客户。
客户服务：建立客户服务知识库，可通过云平台提供客户服务并与客户关系管理系统集成，提升服务质量和客户关系。
产品服务：产品具有存储、网络通信等功能，建立产品故障知识库，可通过网络和远程工具提供产品服务，并把产品故障分析结果反馈给相关部门，持续改进老产品的设计生产，并为新产品设计生产提供基础。
互联互通：能够实现制造环节设备间的互联互通，办公室实现信息化互联。
系统集成：能够围绕核心生产流程，实现生产、资源调度、供应链、研发设计等不同系统间的互操作。
生产管理：实现采购管理系统与生产、仓储管理系统的集成，实现计划、流水、库存、单据的同步。
质量控制：实现关键工序质量在线检测，通过检验规程与数字化检验系统的集成，自动对检验结果判断和预警。
安全与环保：通过建立安全培训，典型隐患管理、应急管理等知识库辅助安全管理；对所有环境污染点进行实时在线监控，检测数据与生产、设备数据集成，对污染源超标及时预警。
基础设施建设：
数据中心：建立强大的数据中心以支撑大量数据的存储、处理和分析。
网络铺设：确保整个工厂的网络覆盖，包括有线和无线网络，以实现设备和系统间的无缝连接。
智慧园区：
利用物联网技术实现园区内各种设施的智能化管理，如安防、照明、能源管理等。
信息安全：
建立完善的信息安全体系，保护企业数据不受外部威胁。
私有云部署：
部署私有云平台，实现企业内部资源的集中管理和优化配置。
数据中台：
构建数据中台，实现数据的集成、管理和分析，为决策提供数据支持。
主数据管理：
实现主数据的统一管理，确保数据的一致性和准确性。
大数据平台：
建立大数据分析平台，利用数据分析和挖掘技术为企业运营提供洞察。
企业服务总线(ESB)：
通过ESB实现不同系统和应用之间的数据交换和集成。
业务流程管理(BPM)：
引入BPM系统，优化和自动化业务流程。
业务中台：
构建业务中台，实现业务能力的集中管理和服务化。
工业软件系统：
部署ERP、MES、WMS等工业软件系统，实现生产、库存、物流等管理的数字化。
人工智能(AI)：
利用AI技术提升生产效率，如通过机器学习进行预测性维护、质量控制等。
数字化平台建设：
建立统一的数字化平台，整合企业内外部资源，提供全面的服务和解决方案。
自动化生产线：
根据产品特点和生产需求，规划和实施自动化生产线。
智能化设备：
引入智能化设备，如机器人、自动化装配线、智能检测设备等。
系统集成：
实现设备、生产线、信息系统等的深度集成，确保数据流和控制流的畅通。
人才培养和技术创新：
加强人才培训，提升员工的数字化技能，同时加大研发投入，推动技术创新。
持续优化和升级：
智能制造是一个持续的过程，需要不断地评估、优化和升级系统和流程。
标准制定和认证：
参与或制定智能制造相关的标准，获取相应的认证，提升企业的行业地位。
对外合作与交流：
与行业内外的企业、研究机构、高校等开展合作与交流，共同推动智能制造的发展。
